توضیح بده که یادگیری عمیق چطور کار می کنه.
یادگیری عمیق یک زیر مجموعه از یادگیری ماشین است که خود یک شاخه از هوش مصنوعی (AI) است. این به استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه ای برای انجام طیف گسترده ای از وظایف از تشخیص تصویر و گفتار تا ترجمه ماشین و بازی های پیچیده مانند گو یا شطرنج اشاره دارد. در یادگیری ماشین سنتی، ویژگی ها به صورت دستی مهندسی می شوند و به مدل داده می شوند. در مقابل، یک مدل یادگیری عمیق یاد می گیرد تا ویژگی ها را به تنهایی شناسایی کند، فرآیندی که به عنوان یادگیری نمایندگی نیز شناخته می شود. این امر از طریق استفاده از لایه های متعدد، که هر کدام از سلول های عصبی متعدد متقابل است، که با هم کار می کنند، برای شناسایی و استخراج ویژگی های تجریدی از داده های ورودی به طور فزاینده ای، اشاره دارد. هر سلول عصبی چندین ورودی را در اختیار دارد و وزن مختلفی را به هر یک از آنها اعمال می کند. ورودی های وزن شده جمع آوری می شوند،
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: توضیح بده که یادگیری عمیق چطور کار می کنه.
### Input: .
### Response: یادگیری عمیق یک زیر مجموعه از یادگیری ماشین است که خود یک شاخه از هوش مصنوعی (AI) است. این به استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه ای برای انجام طیف گسترده ای از وظایف از تشخیص تصویر و گفتار تا ترجمه ماشین و بازی های پیچیده مانند گو یا شطرنج اشاره دارد. در یادگیری ماشین سنتی، ویژگی ها به صورت دستی مهندسی می شوند و به مدل داده می شوند. در مقابل، یک مدل یادگیری عمیق یاد می گیرد تا ویژگی ها را به تنهایی شناسایی کند، فرآیندی که به عنوان یادگیری نمایندگی نیز شناخته می شود. این امر از طریق استفاده از لایه های متعدد، که هر کدام از سلول های عصبی متعدد متقابل است، که با هم کار می کنند، برای شناسایی و استخراج ویژگی های تجریدی از داده های ورودی به طور فزاینده ای، اشاره دارد. هر سلول عصبی چندین ورودی را در اختیار دارد و وزن مختلفی را به هر یک از آنها اعمال می کند. ورودی های وزن شده جمع آوری می شوند،
توضیح بده که یادگیری عمیق چطور کار می کنه. .
user
یادگیری عمیق یک زیر مجموعه از یادگیری ماشین است که خود یک شاخه از هوش مصنوعی (AI) است. این به استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه ای برای انجام طیف گسترده ای از وظایف از تشخیص تصویر و گفتار تا ترجمه ماشین و بازی های پیچیده مانند گو یا شطرنج اشاره دارد. در یادگیری ماشین سنتی، ویژگی ها به صورت دستی مهندسی می شوند و به مدل داده می شوند. در مقابل، یک مدل یادگیری عمیق یاد می گیرد تا ویژگی ها را به تنهایی شناسایی کند، فرآیندی که به عنوان یادگیری نمایندگی نیز شناخته می شود. این امر از طریق استفاده از لایه های متعدد، که هر کدام از سلول های عصبی متعدد متقابل است، که با هم کار می کنند، برای شناسایی و استخراج ویژگی های تجریدی از داده های ورودی به طور فزاینده ای، اشاره دارد. هر سلول عصبی چندین ورودی را در اختیار دارد و وزن مختلفی را به هر یک از آنها اعمال می کند. ورودی های وزن شده جمع آوری می شوند،
assistant